基于遥感影像和二类调查数据的林地类型分类方法对比研究——以广西凭祥市为例

• 作者: 侯瑞霞 张乃静 纪平
• 来源期刊: 林业资源管理
• 学科: 农学
• 关键词: 遥感 二类调查 分类
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 89-96
• 页数: 8页
• 分类号: S758|S771.8
• 字数: 4594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.04.014

摘要

基于Landsat 8 OLI遥感影像和森林资源二类调查数据,对有林地、灌木林地、未成林地和非林地等林地类型,分别采用最大似然、神经网络、支持向量机和决策树分类方法进行分类,验证分类精度,并对分类效果进行对比评价.结果表明:支持向量机分类方法表现最好,分类精度为78.7％,Kappa系数为0.76;其次为神经网络和决策树分类方法,分类精度分别为76.8％和72.5％,Kappa系数分别为0.72和0.68;最大似然法表现最差,分类精度为44.9％,Kappa系数为0.39.研究结果可为森林资源信息的快速提取提供理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张乃静	中国林业科学研究院资源信息研究所	8	34	4.0	5.0
2	纪平	中国林业科学研究院资源信息研究所	23	247	6.0	15.0
3	侯瑞霞	中国林业科学研究院资源信息研究所	23	110	7.0	9.0